KAIST 기계공학과, 유성구 대학로 291 한국과학기술원 기계공학동, Daejeon (2026)

08/06/2026

항공기 자동차와 같은 첨단 구조물을 가벼우면서 고성능으로 설계하기 위하여 복합재를 많이 사용하고 있다. 특히 탄소섬유복합재는 금속보다 가벼우면서도 높은 비강도와 비강성을 가져 차세대 경량 구조 소재로 주목받고 있다. 그러나 복합재의 성능은 단순히 재료 자체의 성질만으로 결정되지 않는다. 내부에 배치된 섬유 다발의 방향과 배열, 그리고 제조 과정에서 생기는 미세한 변형이 실제 기계적 성능을 크게 좌우한다.

우리 과 김성수 교수 연구팀은 복잡한 형상의 구조물 제작에 널리 활용되는 브레이딩 복합재에서, 제조 중 발생하는 섬유 다발의 배열이 그 패턴과 최종적인 기계적 물성에 미치는 영향을 예측할 수 있는 새로운 해석 모델을 개발했다고 5일 밝혔다. 이 연구는 실제 제조 과정을 반영한 모델을 제시함으로써, 브레이딩 복합재의 성능 예측 정확도를 높일 수 있는 가능성을 보여준다.

브레이딩 공정은 여러 가닥의 섬유 다발을 원통형 금형 주위에 서로 교차시키며 감아 복합재 구조를 만드는 방법이다. 이 공정은 원통형이나 복잡한 형상의 구조물을 연속 섬유로 제작할 수 있다는 장점이 있어 항공·자동차·압력용기 분야에서 활용 가능성이 크다. 특히 Triaxial braided 복합재는 사선 방향의 섬유 다발에 축 방향 섬유 다발이 추가되어, 축 방향 하중을 효과적으로 견딜 수 있는 구조를 갖는다.

하지만 실제 제조 과정에서는 섬유 다발이 항상 이상적인 직선 형태로 배열되지 않는다. 섬유 간 간격이 좁아지거나 서로 맞물리는 현상이 발생하면, 축 방향 섬유 다발이 굽어지는 Tow undulation이 나타난다. 이러한 굽힘은 섬유가 하중을 전달하는 효율을 떨어뜨려, 복합재의 축 방향 강성을 감소시킬 수 있다. 기존 해석 모델들은 대부분 축 방향 섬유가 곧게 배열된 이상적인 구조를 가정했기 때문에, 이러한 실제 제조 과정의 변화를 충분히 설명하는 데 한계가 있었다.

연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 브레이딩 구조를 기본 구조와 변형 구조로 구분하고, 두 구조 사이의 전환을 수학적으로 판단할 수 있는 해석 모델을 제안했다. 기본 구조에서는 축 방향 섬유 다발이 거의 직선에 가깝게 배열되지만, 변형 구조에서는 섬유 간 맞물림으로 인해 축 방향 섬유 다발이 주기적으로 굽어진다. 연구팀은 이러한 섬유 경로를 모델에 직접 반영해, 실제 브레이딩 복합재의 내부 구조를 보다 현실적으로 표현했다.

모델의 타당성을 확인하기 위해 연구팀은 서로 다른 지름의 금형을 사용해 브레이딩 복합재 시편을 제작하고, 광학현미경으로 내부 섬유 경로를 관찰했다. 그 결과, 기본 구조에서는 축 방향 섬유가 거의 곧게 유지되는 반면, 변형 구조에서는 축 방향 섬유가 뚜렷하게 굽어지는 현상이 확인됐다. 이는 제안된 모델이 실제 제조 과정에서 나타나는 구조 차이를 잘 반영하고 있음을 보여준다.

또한 연구팀은 제안된 해석 모델을 이용해 다양한 브레이딩 조건에 대한 대규모 데이터를 생성하고, 이를 인공지능 학습에 활용했다. 이후 민감도 분석을 통해 복합재의 탄성계수에 영향을 미치는 주요 형상 인자를 정량적으로 평가했다. 이를 통해 브레이딩 각도, 금형 지름, 섬유 다발 수와 같은 설계 변수가 복합재 물성에 어떤 영향을 미치는지 체계적으로 분석할 수 있었다.

이번 연구는 브레이딩 복합재의 실제 제조 과정에서 발생하는 섬유 배열 변화를 해석 모델에 반영했다는 점에서 의미가 크다. 기존의 이상화된 모델에서 벗어나, 실제 구조 변화와 물성 감소를 함께 설명할 수 있는 기반을 제시했기 때문이다. 연구팀은 이 모델이 향후 항공기, 자동차, 압력용기 등 경량 복합재 구조물의 설계와 성능 예측에 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다.

특히 이 연구는 실험과 해석, 인공지능 기반 데이터 분석을 연결함으로써, 복잡한 브레이딩 복합재 구조를 보다 빠르고 정확하게 평가할 수 있는 가능성을 보여준다. 이는 복합재 제조 공정의 일관성을 높이고, 경량 구조물의 신뢰성 있는 설계에 기여할 수 있는 중요한 기반 기술로 평가된다.

김성수 교수는 “실제 제조 과정에서 발생하는 섬유 배열 변화를 반영한 브레이딩 복합재 해석 모델과 AI 기반 설계 기술을 개발하여, 항공기·자동차용 경량 복합재 구조물의 성능 예측 정확도와 설계 신뢰성을 크게 향상시켰다.”고 말했다.

어드밴스드 컴포짓 앤 하이브리드 머티리얼즈(Advanced Composites and Hybrid Materials, IF 21.8)’에 2026년 5월 22일 자로 온라인 게재되었다.

※ 논문명 : Tow undulation effect on the in-plane mechanical properties of two-dimensional triaxial braided composites

DOI : 10.1007/s42114-026-01859-8

08/06/2026

알루미늄 합금은 낮은 밀도와 우수한 성형성 덕분에 자동차, 항공우주, 해양 구조재 등 다양한 경량 구조용 분야에서 폭넓게 활용되고 있다. 그러나 더 높은 하중 지지 능력과 안전성이 요구되는 차세대 구조 응용으로 갈수록, 알루미늄의 상대적으로 낮은 강도는 여전히 핵심 한계로 남아 있다.

이를 극복하기 위해 알루미늄 합금의 고강도화를 위한 연구도 오랫동안 활발히 이어져 왔다. 석출 강화, 결정립 미세화, 탄소 기반 보강재의 복합화 등 다양한 접근이 시도되었지만, 연성 저하나 공정상의 제약을 동반해 보다 근본적인 강화 기구의 필요성을 남겨 왔다.

우리 과 심기동 교수 연구팀은 이러한 한계를 극복할 수 있는 새로운 강화 전략의 가능성을 제시했다. 연구팀은 스퍼터링 기반으로 제조된 알루미늄-탄소(Al-C) 박막에서 나타나는 항복점 현상에 주목했다. 일반적으로 항복 응력에 도달한 직후 응력이 일시적으로 급격히 하강하는 항복점 현상은 탄소강과 같은BCC 구조 재료에서 잘 알려져 있지만, FCC 구조의 알루미늄에서는 탄소의 낮은 고용도와 탄화물 형성 때문에 거의 보고되지 않았다.

연구팀은 앞선 연구를 통해 스퍼터링 기반 Al-C 박막에서 탄소가 알루미늄 모재 내에 균일하게 분포할 수 있으며, 이를 통해 알루미늄에서도 침입형 탄소에 의한 강화 가능성이 있음을 제시한 바 있다. 이번 연구에서는 반복적인 하중제거-시효-재하중 시험, 응력 완화 시험, 그리고 광범위한 미세구조 분석을 통해 그 강화의 근원이 코트렐 대기(Cottrell atmosphere) 형성에 있음을 실험적으로 규명했다. 연구 결과, 탄소 원자는 전위 주위로 확산해 코트렐 대기를 형성하고, 이로 인해 전위 이동이 억제되면서 강도가 크게 향상되는 것으로 나타났다. 특히FCC 알루미늄에서 이러한 확산 지배형 용질-전위 상호작용을 직접적으로 입증했다는 점에서 학술적 의미가 크다.

또한 탄소뿐 아니라 붕소가 도입된 Al-B 시스템, 모재가 알루미늄이 아닌 6000계열 알루미늄 합금을 도입한 Al alloy-C 시스템에서도 유사한 항복점 현상과 강도 향상이 확인돼, 해당 강화 메커니즘이 특정 원소 하나에 국한되지 않고 다양한 경량 원소 및 알루미늄 기반 합금계로 확장될 수 있음을 보여주었다. 특히 연구팀이 개발한 Al alloy (6000계열 알루미늄 합금)-C 박막은 약 715 MPa의 항복강도를 기록했으며, 이는 순수 알루미늄 박막 대비 약 6배 높은 수준이다.

더 나아가, 후속 연구로써 알루미늄 합금-탄소 박막에 열처리를 적용했을 때 기존 열처리형 알루미늄 합금의 석출 강화 효과와 침입형 탄소에 의한 코트렐 대기 강화 효과가 동시에 적용될 수 있음을 입증하였다. 실제로 300 °C 열처리된 시편에서는 알루미늄-구리 석출물이 형성되었고, 동시에 열처리 후 나타난 항복점 현상은 탄소에 의한 코트렐 대기 형성이 추가적인 강도 기여를 제공함을 시사했다. 그 결과 열처리된 알루미늄 합금-탄소 박막은 최대 약 900 MPa 수준의 인장강도를 달성했으며, 연구팀은 이를 통해 침입형 용질-전위 상호작용이 기존 알루미늄 합금 강화 전략을 넘어서는 새로운 설계 경로를 제공할 수 있다고 설명했다.

연구팀은 이번 성과가 박막 시스템에 머무르지 않고, 향후 적층제조(AM) 기반 벌크스케일 알루미늄 합금으로도 확장될 수 있을 것으로 기대하고 있다. 국부 용융과 급속 응고를 특징으로 하는 AM 공정은 박막스케일 재료에서 확인된 비평형 미세구조와 유사한 상태를 벌크스케일 재료에서도 구현할 잠재력을 지닌다. 이는 고강도와 경량화를 동시에 요구하는 차세대 알루미늄 합금 구조재 개발의 가능성을 한층 넓혀줄 것으로 기대된다.

우리 과 이시온 박사과정, 김호장 박사가 공동 제1저자로 참여하고, 우리 과 오인종 박사, 박유현 박사, 최선근 박사, 신소재공학과 최벽파 교수팀 (강태혁 박사, 노현빈 박사과정)이 공동 저자로 참여한 이번 연구 성과는 재료 분야 국제학술지 Advanced Functional Materials에 온라인 게재되었으며, 이시온 박사과정이 후속 연구로 수행한 관련 성과는 재료 분야 국제학술지인 Materials Today Nano에 2026년 4월 20일자로 게재됐다.

한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 중견연구자지원 사업(RS-2025-00520263)의 지원을 받아 수행했다. (후속 연구의 경우 과학기술정보통신부 중견연구자지원 사업 (RS-2025-00520263), 기초연구실지원사업 (RS-2024-00406086), 현대 엔지비의 지원을 받아 수행했다.)

08/06/2026

우리 과 조재원 박사과정(지도교수: 김미소)이 2026년 4월 8일부터 4월 10일까지 부산 BEXCO에서 개최된 "2026년 한국세라믹학회 춘계학술대회"에서 KCerS 우수 발표상을 수상하였습니다.

조재원 박사과정은 “Dual Sintering Aid Strategy for Low-Temperature Processing of (K,Na)NbO3–SrZrO3 Ceramics for MLCC Applications”를 주제로, 차세대 MLCC용 친환경 강유전체 소재인 Potassium Sodium Niobate(KNN) 기반 세라믹스의 소결 온도를 효과적으로 저감하기 위한 이중 소결 조제 전략을 제안하고, 그 유효성을 실험적으로 검증한 연구 성과를 발표하였습니다.

02/06/2026

지난 2026년 5월 29일부터 31일까지 우리 과 김정 학과장, 이익진·이승철·유승화 교수, 조천식모빌리티대학원 강남우 교수(기계공학과 겸임교수)와 박사과정 4명이 중국 칭화대학교를 방문해 「AI-Driven Mechanical Engineering Education & Research Frontiers」를 주제로 공동 워크숍을 개최했다.

이번 워크숍은 두 대학의 기계공학 분야 연구 현황을 공유하고, 인공지능을 중심으로 한 미래 교육 및 연구 협력의 방향을 모색하기 위해 마련됐다. 양 대학 학과장의 학교 및 학과 소개를 시작으로, 각 대학이 추진하고 있는 주요 연구 방향과 교육 비전을 공유하는 시간을 가졌다.

연구 발표 세션에서는 우리 과 이익진·이승철·유승화·강남우 교수가 인공지능을 활용한 기계공학 분야의 주요 연구 성과를 소개하였다. 칭화대학교 기계공학과에서는 Wen Peng 교수를 비롯한 5명의 교수가 인공지능 기반 연구 사례를 발표했으며, 양 대학 연구진은 서로의 연구 접근 방식과 향후 협력 가능성에 대해 논의하였다.

박사과정 학생들의 연구 발표도 이어졌다. 우리 과 김상혁·이주영·박재정·강석헌 박사과정이 각자의 인공지능 기반 기계공학 연구를 소개했으며, 이어 칭화대학교 박사과정 3명도 발표에 참여했다. 이를 통해 학문적 교류가 교수진 중심에 머무르지 않고, 차세대 연구자에서도 활발히 이어질 수 있는 장이 마련됐다.

연구뿐만 아니라 교육 분야에서도 의미 있는 논의가 이뤄졌다. 우리 과는 기계공학 전공자를 위한 인공지능 교육 경험과 노하우를 소개하였으며, 칭화대학교는 대규모 언어 모델을 포함한 인공지능 기술의 교육 활용 사례를 공유하였다. 양 대학은 인공지능 시대에 기계공학 교육이 나아가야 할 방향을 함께 모색했다.

또한, 칭화대학교의 Soft Robot Manufacturing Lab과 Lab of Artificial Life Robots를 방문하여 소프트 로봇 관련 연구를 소개받고, 실제 시연을 통해 연구 성과의 응용 가능성을 확인하였다. 이어 캠퍼스를 함께 둘러보며 두 대학 구성원 간의 교류를 더욱 넓히는 시간을 가졌다.

이번 방문은 인공지능 기반 기계공학 교육과 연구의 미래를 함께 논의하고 지속적인 협력의 기반을 마련한 뜻깊은 계기가 되었다. 우리 학과는 앞으로도 세계 우수 대학과의 국제 학술 교류를 확대하며, 글로벌 연구 네트워크를 강화해 나갈 계획이다.

01/06/2026

우리 과 졸업생 윤정환 박사('23 박사)가 2026년 7월 1일부로 캐나다 명문 알버타대학(University of Alberta) 기계공학과 조교수로 임용되었습니다. 윤정환 박사는 휴먼로봇인터랙션연구실 (지도교수: 경기욱)에서 소프트 구동기와 센서를 이용한 소형 매니퓰레이터 및 햅틱 인터페이스를 연구하였습니다. 이후 일리노이대학(UIUC)에서 박사후연구원을 거치며 연구 분야를 지능형 인간-기계 상호작용 분야로 확대하였습니다. 캐나다 알버타대학은 강화학습 등 AI분야 최고 수준의 대학으로, 윤정환 박사는 본인의 연구분야를 햅틱 원격로봇과 AI 기반 로봇 매니퓰레이션을 포함한 AX분야로 확대해 나아갈 예정입니다. (연구실: https://www.hand-lab.com)

26/05/2026

우리 과 황준식 교수 연구팀이 2025년 11월 13일 Aramco America에서 개최된 IMPACT Workshop에서 저탄소 연료인 메탄올의 분무 특성에 관한 연구를 발표하여 우수 발표로 선정되는 성과를 거두었다.

황준식 교수 연구팀은 친환경 재생합성연료(e-Fuel)의 핵심 연료로 주목받는 메탄올을 대상으로, 분사 과정에서 나타나는 분무 및 증발 거동을 실험과 수치해석을 통해 정밀하게 분석하는 연구를 수행하였다.

이번 연구에서는 고속 카메라 기반 광학 진단 기법과 다각도 이미징을 활용한 3차원 토모그래피 기법을 적용하여, 분무 내부의 액체 분포와 액적 거동을 정량적으로 계측하였다. 또한 실제 엔진 조건을 모사한 다양한 압력 및 온도 환경에서 실험을 수행하고, 이를 기반으로 전산유체역학 (CFD) 해석을 병행함으로써 메탄올 분무 특성을 체계적으로 규명하였다.

연구 결과, 메탄올은 기존 가솔린 대비 높은 증발잠열로 인해 분무 내부 온도가 감소하여 혼합 과정이 지연되는 특징을 나타냈다. 특히 고온·고압 조건에서는 액체 분무의 침투 길이와 잔존 시간이 증가하는 경향을 보였으며, 이는 연료의 증발 냉각 효과와 밀접한 관련이 있는 것으로 분석되었다.

또한 메탄올 분무는 가솔린 대비 방사 방향 확산이 제한되어 보다 좁은 분무 구조를 형성하는 것으로 나타났으며, 이러한 특성은 향후 엔진 내 연소 안정성 및 배출 특성에 중요한 영향을 미칠 것으로 기대된다.

이번 연구는 실험과 수치해석을 결합한 통합적 접근을 통해 메탄올 분무 거동을 심층적으로 규명했다는 점에서 학술적 의의를 인정받았으며, 발표의 완성도와 연구의 독창성을 바탕으로 국제 워크숍에서 우수 발표로 선정되는 결과를 거두었다.

26/05/2026

우리 과 유홍기 교수가 특허청이 주관한 ‘제61회 발명의 날 기념식’에서 국무총리표창을 수상했다. 이번 기념식은 발명과 지식재산 분야의 진흥과 국가 지식재산 창출에 기여한 유공자를 포상함으로써 발명인의 자긍심과 명예를 드높이고, 발명과 혁신을 통한 미래 성장 동력 확보 의지를 함께 다지는 자리였다.

유 교수는 광학진단 및 측정 분야의 혁신적인 기술 개발을 세계적으로 선도하고, 적극적인 기술이전 및 산학협력을 통해 의료 및 산업 현장에 관련 기술을 적용함으로써 국내 첨단 산업 분야의 경쟁력 강화에 기여한 공로를 인정받아 이번 표창을 받았다.

21/05/2026

2026년 5월 14일부터 15일까지 KAIST에서 「AI가 대신 일하는 시대: LLM 기반 산업 AI Agent 설계와 구현」 산학협동강좌가 개최되었습니다.

이번 강좌는 생성형 AI와 대규모 언어모델(LLM)의 발전에 따라 산업 현장에서 확산되고 있는 AI Agent 기반 업무 자동화 기술을 소개하고, 이를 실제 엔지니어링 업무에 적용하는 방법을 공유하기 위해 기획되었습니다.

강좌에서는 생성형 AI 및 LLM의 산업 활용 전략을 시작으로, 자연어 프롬프트를 활용해 코드를 생성하는 Vibe Coding 실습, RAG 기반 기술 문서 검색 시스템 및 챗봇 구축, AI 기반 보고서 및 시각화 자동 생성 방법이 소개되었습니다. 또한 진단 보고서 비교 AI Agent, 산업 데이터 분석 자동화, 자연어 기반 하드웨어 및 소프트웨어 도구 제어 등 실제 산업 환경에서 활용 가능한 AI Agent 구현 사례를 중심으로 강의가 진행되었습니다.

아울러 자연어 명령과 PDF 형식의 CAD 도면을 입력으로 받아 CAD 파일을 자동 생성하는 설계 자동화 사례가 소개되었으며, 인컨텍스트 러닝, 환각 제어, 멀티에이전트 기반 공학 응용, LLM 기본 이론 및 튜닝, 지식 기반 AI Agent의 산업 적용 사례 등도 함께 다루어졌습니다. 참가자들은 AI를 활용한 업무 자동화의 핵심 개념과 실제 구현 방법을 실습 중심으로 접할 수 있었습니다.

이번 강좌에는 이승철 교수를 비롯하여 이준형 박사, 이남정 PM, 임재혁 교수, 임경태 교수 등이 강사진으로 참여하였습니다. 본 강좌는 개발 경험이 많지 않은 엔지니어도 생성형 AI와 AI Agent를 활용해 데이터 분석, 보고서 작성, 기술 문서 검색, 설계 자동화 등 반복적인 업무를 자동화할 수 있는 가능성을 확인하는 계기가 되었습니다.

21/05/2026

수소 저장·운송의 한계를 극복할 차세대 에너지원으로 암모니아가 주목받는 가운데, 우리 학과 공동 연구팀이 암모니아를 직접 연료로 사용하면서도 세계 최고 수준의 성능과 안정성을 구현한 연료전지 기술을 개발했다. 이번 성과는 차세대 수소경제와 무탄소 발전 상용화를 앞당길 핵심 기술로 평가된다.

우리 과 이강택 교수, 배중면 교수는 한국세라믹기술원(KICET, 원장 윤종석) 신태호 박사, 한국지질자원연구원(KIGAM, 원장 권이균) 노기민 박사 공동 연구팀과 함께, 암모니아 기반 프로토닉 세라믹 연료전지(PCFC, Protonic Ceramic Fuel Cell·수소 이온을 이동시켜 전기를 생산하는 차세대 고효율 연료전지)의 성능과 내구성을 획기적으로 향상시키는 촉매 기술을 개발했다고 20일 밝혔다.

암모니아는 액체 형태로 저장과 운송이 쉬워 차세대 수소 운반체(Energy Carrier·수소를 저장·운반하는 매개체)로 주목받고 있다. 또한 질소(N)와 수소(H)로만 구성돼 있어 발전 과정에서 이산화탄소(CO₂)를 거의 배출하지 않는 대표적인 무탄소 연료로 평가받는다. 하지만 연료전지 내부에서 니켈 기반 소재를 손상시키고 반응 속도를 떨어뜨려 성능 저하와 수명 단축을 유발하는 문제가 있었다.

연구팀은 이를 해결하기 위해 여러 원소를 혼합해 구조 안정성을 높이는 ‘고엔트로피(High-Entropy·여러 원소를 섞어 소재의 안정성과 성능을 높이는 설계 방식)’ 산화물 촉매와, 구동 과정에서 표면에 자발적으로 형성되는 금속 나노입자(Nano Particle·나노미터 크기의 초미세 금속 입자)를 결합한 새로운 촉매 구조를 설계했다.

이 촉매는 암모니아 환경에서도 구조가 쉽게 무너지지 않을 뿐 아니라, 암모니아를 수소로 분해하는 반응을 효과적으로 촉진하는 것으로 나타났다. 연구팀은 밀도범함수이론(DFT, Density Functional Theory·원자 수준에서 반응 메커니즘을 계산하는 시뮬레이션 기법) 분석을 통해 고엔트로피 산화물 구조가 암모니아 분해 반응에 필요한 에너지 장벽을 낮추고 금속 입자 형성을 촉진한다는 사실을 규명했다.

특히 촉매 표면에 스스로 형성된 금속 합금 나노입자는 단일 금속 촉매보다 훨씬 높은 촉매 활성을 보였다. 이를 적용한 연료전지는 700℃에서 단위면적(1㎠)당 2.04W의 최대 출력밀도를 기록했다. 이는 손톱 크기 면적에서 높은 전력을 생산할 수 있다는 의미로, 수소 이온(Proton·양성자)을 이동시켜 전기를 생산하는 암모니아 기반 프로토닉 세라믹 연료전지 분야 세계 최고 수준의 성능이다.

또한 600℃의 가혹한 환경에서도 255시간 이상 안정적으로 작동하며 기존 촉매에서 나타나던 성능 열화(시간이 지날수록 성능이 떨어지는 현상) 문제도 크게 개선했다.

이강택 교수는 “고엔트로피 산화물과 합금 나노입자의 시너지 구조를 통해 암모니아 연료전지의 성능과 내구성을 동시에 향상시켰다”며 “이번 연구는 암모니아 기반 무탄소 발전 기술과 차세대 수소 에너지 시스템 상용화를 앞당기는 계기가 될 것”이라고 말했다.

우리 과 김동연 박사, 한국세라믹기술원 박동재 연구원, 한국지질자원연구원 정인철 박사가 공동 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 에너지·재료 분야 국제학술지 Nano-Micro Letters(IF: 36.3)에 4월 17일 게재됐다.

※ 논문명 : Entropy-Modulated Oxide–Metal Catalyst Architectures for Direct Ammonia Protonic Ceramic Fuel Cells, DOI : https://link.springer.com/article/10.1007/s40820-026-02194-9

한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 중견연구자지원사업, 글로벌 기초연구실 지원사업, 과학기술원 InnoCORE 사업, 한국지질자원연구원 기본사업의 지원을 받아 수행됐다.

21/05/2026

지난 4월 29일 말레이시아 말라야 대학교 학부 학생 및 교수 방문단 30여 명이 우리 과를 방문했다.

방문단은 기계공학과 학과장 환영 인사를 시작으로 학과 소개와 연구 분야 설명을 들었으며, 교수진 특강을 통해 최신 기계공학 연구 동향에 대해 접하는 시간을 가졌다.

또한 방문단은 대전 지역 주요 연구·산업 기관을 탐방하는 인더스트리 투어에도 참여했다. 투어는 한국기계연구원, 한국전자통신연구원, 한국타이어앤테크놀로지 등을 중심으로 진행됐으며, 연구개발 현장과 산업 현장을 둘러보는 시간을 가졌다.

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